随着Internet技术的迅速发展,网络提供给人们的信息量越来越大。搜索引擎作为人们在网上查找、获取信息的重要手段之一,在各个领域都已得到了广泛的应用。为了给用户提供个性化的查询服务,个性化搜索引擎应运而生。经过众多研究者的不懈努力,个性化搜索引擎技术已取得了一些进展。本文针对目前搜索引擎存在的不足以及当前用户个性化查询的要求,在深入研究搜索引擎兴趣学习方法及相关技术的基础上,提出了一个基于用户兴趣收集和反馈技术用户兴趣模型。研究工作具有一定的理论意义和较强的实用价值。本论文所作的主要工作如下:介绍了个性化搜索引擎的工作原理,提出了建立在个性化搜索引擎体系结构上用户信息的收集方法、收集的内容和存储方式,基于上述内容,描述了基于用户描述文件的用户建模方法。通过隐式收集用户信息,提出了一种基于该技术的用户模型的更新方法,并在此基础上,结合用户模型的基本特点,描述了一种个性化查询扩展方法和一种个性化排序方法。本文最后实现了一个基于Lucene的个性化搜索引擎系统,证明了上述架构的可行性,此外,通过收集用户的查询信息,证明了用户模型的建立,在某种程度上,提高了搜索引擎的查准率,证明了基于用户模型的个性化方法具有一定的优越性。